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经验沉淀的原材料，藏在每个人日常的碎片化交互里。

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沐曦甚至专门做了一条开源社区打卡路线。

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从13万台机器人进入真实场景，到PuduFM理解物理规律，再到「一脑多形」推动能力迁移。

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如果说去年逛展大家聊得更多的，还是AI还能做点啥，那到了今年，一个非常非常非常明显的变化是—— AI已经从屏幕里走了出来，开始往工厂、家庭、药房、穿戴设备和各种真实生产场景里「疯狂流动」了： 在一众展商中，我也看到了一个咱非常之熟悉的玩家：京东。

例如工厂和物流更像一道边界清晰的封闭题：货物从哪来、机械臂往哪抓、设备按照什么规则运行，大多可以提前定义，任务完成与否也有明确指标。

对于数据基础设施的核心内涵，景烁科技团队很早就明确：不要在茫茫数据里捞“钻石”，而是直接人工生成“钻石”。

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前者决定Agent的能力上限，后者决定Agent的能力下限，而且模型越聪明，对信息质量越敏感。

终端越碎片化，计算平台就越难做。

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端侧大模型解决的是模型能不能装进设备，Agentic AI要解决的，则是模型、记忆、工具和应用能不能在设备里长期协同。

当AI实现屏幕视觉识别、支付操作、信息收发与硬件操控等全维度能力后，面向APP设计的传统被动式安全防御体系已然彻底失灵。

第三，投资额大，风险偏好就很低，输不起，需要被投有持续现金流和相当的历史，一般创新企业很难具备这些条件。

如果把马斯克的产业版图看成一副拼图，那么社交网络、AI和航天这几块已经拼在了一起。